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計劃經濟模型必然不允許個人持有大量可投機交易性資產。

下面有請知乎三大名畫：

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這個問題非常有意思。

首先大家要加強對計劃經濟的理解，我曾在於某一朋友的討論中產生興趣，隨後閱讀了一些蘇聯時期計劃經濟的一些文章。

首先我們要明確一個問題，那就是計劃經濟中什麼內容歸AI管，什麼內容歸人管。

我們姑且只能假設AI參與分配的過程，而不過多參與生產的過程，如果假設生產都是由AI進行的話，我們人類至少就不用怎麼勞動了，離共產主義恐怕不遠了。

我們當然更不能假設AI會參與消費的過程，如果消費都是AI幫我們，那還要人類幹什麼？

最後，我們假設除了AI參與分配的能力為無窮大之外，生產力還是現在這個水平不變。

你如果仔細思考計劃經濟，你就會發現計劃經濟面臨著最重要的問題其實並不是政府處理信息的能力不夠，而是信息的真實性不夠。

1:AI能否取代「錢」？眾所周知，計劃經濟時期也有貨幣。大家當年一樣可以用貨幣買東西。

儘管這裡的貨幣與真正的貨幣有所不同，但至少群眾的觀念里還是把它當成錢的。

那麼問題來了，為什麼不實行完全的配給制，每家美戶發一輛汽車一台電視，發吃的穿的。

為什麼還是要花錢買呢？

因為你並不知道所有人民群眾的偏好，換句話說群眾想要什麼你是不知道的。

比如，有人喜歡看電視有人更喜歡開車，但生產力不足以給所有公民每人一台電視和車，那麼該給誰車，給誰電視呢？

如果直接問張三，你是喜歡看電視還是開車，張三很有可能對車廠說他更喜歡開車，於是騙到了車，又對電視廠說他喜歡看電視，騙一台電視。

如果不讓張三掏這個錢的話，你是無法得知張三究竟是喜歡看電視還是開車的。

那又有盆友會問了，那電視廠和車廠聯合起來，張三要了一輛車之後車廠就給電視廠報告讓電視廠不給張三電視不就完了？

問題是生活中的產品不只這兩種，而是有無數種，這意味著任何一個廠給了東西都必須給其他所有廠打報告。

這種信息處理的水平在當時的蘇聯或是中國或是其他所有社會主義國家是絕無可能實現的，因此只能給張三發一筆錢讓張三花錢來確保張三偏好的真實性。

那麼現在姑且假設AI技術無限發達，張三每去一個廠就會給其他所有廠打報告，並且處理張三的偏好信息。

你最終還是會發現你還是需要給每一件產品賦予一個價值，然後計算張三所消費的總價值量，這和直接給張三發錢是完全一樣的效果。

所以在消費者個體比較產品的領域處理信息能力是不必要的，至少AI不能消滅「錢」的存在，貨幣依舊要履行價值尺度的功能。

2:AI能否比較人與人之間的偏好？

在現代經濟學的基礎——序數效用論里，張三可以比較車和電視哪個效用大，但不同個體之間的偏好——（車對張三和李四究竟誰更有用）這個問題被認為是非常難以比較的。

考慮以下這種情況：

1:張三非常喜歡開車，李四也喜歡開車，王五實際上有沒有車無所謂，但是王五有錢不知道咋花，打算買一輛車。

2:現在在車廠買車，三個人，但是只有兩台車。

這三個人都說車子對自己非常重要，重要到不行，請問車該給誰？

顯然正確的做法是給張三和李四，但是王五說謊，賣車的人怎麼知道車對王五有多重要呢？

在市場經濟的世界裡，決定誰拿到車的方法是誰出價高。

但在計劃經濟下，價格必須永遠與價值匹配，否則這就不是計劃經濟了。

假定三人收入都是一樣的，顯然誰出價高，就表明了誰更需要車，而且這個偏好信息無比真實準確。

但一旦你採取了市場經濟的做法，抬高車的價格，就必將導致「利潤」的產生，就會導致剩餘價值轉移到車廠——這將不可避免地導致「剝削」——車廠之後會傾向於把車賣給出價高的人。

這在計劃經濟體制下是絕不允許的，在當時的意識形態下，這與資本主義無異。

那麼現在問題來了，不抬高價格的情況下，你要如何得知車對張三李四王五中誰更重要？

顯然這和AI處理信息的能力完全無關，因為AI不參與消費過程，所以AI只能搜集信息卻不能驗證信息，這種情況下不管AI多強大都無卵用。

3:在生產過程中的問題，

這是計劃經濟時期面臨的最嚴重的問題，計劃經濟時期由於所有消費者收入差距都不大，生活環境差別也不大，所以偏好其實差得不是太多，消費過程中的問題不明顯。

但生產過程中的問題就大了。

計劃經濟體制下，生產資料都歸國家所有，車廠和電視廠等無數廠在賣出東西後，統計一下各廠收的錢數，就可以分析各廠接下來該生產多少東西。

這個過程，我們如果假設信息是準確的，假設AI是處理信息的能力是無窮的，那麼問題不大，確實也可以滿足社會需求。

但是問題是各廠的生產能力不一定是真的。

在蘇聯時期，1950年後，各廠里流傳著這樣一句話：「超額完成5%的都是傻子。」

這句話是什麼意思？就是說假設你本來就能生產15000輛車，上面不知道，讓你生產10000車，於是你的做法是什麼呢？是生產剛好一萬多一點，10100輛。

上面一看差不多你就這個水平，於是每年都讓你生產10000輛。

你如果傻乎乎生產了15000輛，領導一看，「原來你這麼NB啊」，於是以後每年你都累死要生產15000輛了。

在計劃經濟下，你的收入是按時間來的，固定的，你磨洋工也是那麼多，全力以赴差別也不大。

其實不只是計劃經濟，就是市場經濟下，你要磨洋工不幹活都是有機會的。

但問題是市場經濟下，一個廠如果生產得多，賣得越多，收入就會越高，所以股東會全力想辦法擴大產量。

而計劃經濟下，股東是國家，廠長也拿固定工資。他如果生產多了，指不定國家會給他更難的任務，這就導致了他不可能全力以赴進行生產。

所以在蘇聯，超額完成5%就是SB。

在中國就是另一番景象了，可能中國領導吸取了蘇聯的一些教訓，為了發揮出群眾生產的積極性，在中國，生產得多雖然不能賺得多，但是可以陞官。

於是出現了「大躍進」運動，產生了「浮誇風」，共產風，因為廠長都想陞官嘛，不如謊報數據。

所以計劃經濟面臨最嚴重的問題，不是信息的處理能力，而是信息的真實性。

我們如果假設沒有一個統一的AI主導整個生產消費過程，而只局限於分配中，市場經濟始終都有一定的優勢。

那又有朋友會問，面對浮誇風，AI快速發展，党進行監督不就可以了？

這就是需要加強對市場經濟的理解了。

什麼是計劃經濟？什麼是市場經濟？

市場經濟中有沒有計劃？當然有，小賣部的老闆計划進多少貨，大廠的老闆計劃生產多少等等。

那市場經濟和計劃經濟究竟有什麼區別？

區別就是對計劃負責的人數，用計算機的話說，取決於你用了多少個處理器。

為什麼當年黨監督不了浮誇風，而市場經濟解決了浮誇風？因為政府的力量是有限的，群眾的力量是無窮的，你生產五百個，給領導說你生產了600個，東西太多也許領導發現不了。

你生產499個，收了500個人的錢，群眾都發現得了，廢話，有個人給了錢沒拿到貨難道他不找你算賬嗎？

群眾的眼睛是雪亮的，群眾的智慧才是無窮的。

一套經濟制度是不是好的制度，首先要看能不能發揮群眾的主觀能動性。

一個廠能生產多少，這個廠里的人最清楚，這個廠可能對領導說謊，但不會對自己說謊，讓他自己決定產量，自己參加銷售，對自己負責，才是最正確的做法。

當然，市場經濟也有許多問題，比如：

1:幾個廠博弈的結果不一定是對社會最好的結果。

2:有的廠對工人待遇差。

3:有些人成了資本家，擴大了貧富差距。

這些確實是需要政府解決的。這屬於幾個處理器之間沒協調好。

正如計算機處理問題的時候，儘管我們總是在研發先進的處理器，但具體解決問題的時候並不總是要集中在一個處理器上的，更多時候還是要較多的處理器參與。

所以AI發展能實行計劃經濟嗎？也許有一天AI真有這麼NB，但以防萬一我們還是要讓更多的人參與一下。

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記得2017年馬雲曾在演講中說：未來三十年，市場經濟和計劃經濟將會被重新定義，計劃經濟將會越來越大，因為數據的獲取，市場這隻無形的手有可能被我們發現。

對於馬雲的論斷，一開始我表示很贊同，我們1978年開始市場經濟改革就是因為計劃經濟適應不了中國經濟的發展，計劃經濟是根據政府計劃調節經濟活動，政府事先制定計劃，提出總體目標，然後引導和調節經濟運行方向的經濟模式，計劃經濟不能解決信息不對稱、不充分的問題，由於信息不充分，政府不可能獲得準確的數據，這種條件下的生產會造成很多不必要的浪費和資源錯配問題，那麼如果大數據和人工智慧能夠解決信息不充分的問題，是不是就可以實現高效率的計劃經呢？一開始我是這麼認為的，但深思熟慮之後，我開始反駁自己的觀點。

第一，人工智慧不能徹底解決信息不對稱的問題，即使政府能通過大數據和人工智慧收集到某一時刻的社會總需求，但是通過微觀經濟學我們知道，市場中每個人的效用函數是有特性的，不同消費者的消費偏好千差萬別，而且效用還與收入等其他因素有關，所以每一個「樣本」對同一件商品的效用都不一樣，在「樣本」不能準確得出、「樣本」是估計的前提下，這樣的「總體」將會偏離一般統計規律，出現較大的誤差。所以大數據和人工智慧不可能得到一個準確或者相對準確的社會總效用函數，不能準確生產出國民所需，大數據和人工智慧不能把握效用；

第二，從獲得信息到生產產品再到產品進入市場有一個周期，在這個時期內消費者的偏好不是固定不變的，也就是說大數據和人工智慧不能把握消費者的心理，大數據和人工智慧使消費者未來的需求、偏好、效用在這個周期內保持不變；

第三，大數據和人工智慧不能復興計劃經濟的另一個原因來源於大數據本身，大數據是什麼，大數據是市場中千千萬萬供需交易的集合，這樣的集合符合統計規律，比如淘寶根據你的購物習慣向你「精確」推薦你需要的商品，但是它的推薦是基於你過去的消費，它不知道你未來需要什麼，它無法預測未來的不確定性。面對未來的不確定性，人工智慧其實是更像人工智障，在充滿不確定性的未來沒有大數據支持，沒有大數據支持，人工智慧真的寸步難行。

另外，假設利用大數據和人工智慧可以復興計劃經濟，那固定生產符合統計規律的商品，那麼這種根據以往數據的生產並不具有創新性，這是一個極大的弊端；當整個社會的商品都按統計規律生產時，人們的消費選擇將變得單一，市場中千千萬萬的決策也將趨同，大數據將失效。

所以我認為大數據和人工智慧主導下的計劃經濟的未來基於過去數據，這種未來沒有未來。我很看好大數據和人工智慧，但我並不覺得大數據和人工智慧可以復興計劃經濟。

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有幾個搞經濟的回答了，那我從搞AI的人的角度答一下。

就目前的技術水平而言，所謂的AI都是基於概率與統計的。比如給計算機一張貓的圖片，經過參數的計算，認為是貓的概率為90%，不是貓的概率為10%。那麼這些參數是怎麼來的呢？是給計算機看幾百萬張不同的貓的照片，然後計算機用參數描述「這樣的像素分布，大概率是一隻貓。」所以，目前的AI都是特別笨的學生。雖然演算法人員一直在努力，但是數據依然是演算法的食糧。

這導致了什麼問題呢？數據決定了演算法中的參數，而數據都是來自於現實的。所以我們根本無法讓AI 學會識別外星人，因為我們無法提供給演算法外星人的樣本。本質而言，目前的AI只是現實世界的一個反映。前段時間有個研究，用人臉識別來判斷一個人是否是潛在罪犯。結果發現黑人被識別為潛在罪犯的可能性特別高。難道黑人和犯罪真的有很強的內在聯繫嗎？也未必。這只是訓練數據導致的偏差而已。

因此，沒有辦法靠AI來實行計劃經濟。只有已經實行了計劃經濟，才能用AI去完善它。你是想砍排骨，才買了一把砍刀。如果想切切菜，買個菜刀就行了。是你想吃肉，才買了刀；而不是買了刀，才想起來吃肉。

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不知道大家對那個黑人的例子是否感興趣啊，我把當時的報道作為拓展放在這裡。無論是從事社會科學的還是做人工智慧的，這幾篇文章應該能帶給我們不少啟發。

利用AI「看面相」預測犯罪傾向？谷歌研究員兩萬字批駁?

36kr.com雖然AI預測犯罪很有用，但有時候偏見也不小-博客-雲棲社區-阿里雲?

yq.aliyun.com

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ai是依靠既有經驗高效處理，但新的東西出來了，就需要重新學習，而這個判定什麼時候需要重新學習的能力是人配合的，ai本身不知道，更嚴重的是，如果新的東西不在既有知識體系中，ai根本無法處理。

計劃經濟同樣如此，不能應對新的需求【或沒感知到的需求，典型的如那個發卡用剛的例子】，對於那些不確定的東西無法處理，典型的如面對新需求的研發，研發之前不知道需要如何投入、投入多少、能有什麼產出，如何計劃？

之前在某個回答下說過，計劃有兩種，一種是詳盡的操作計劃，這種計劃是基於強大實力和堅強決心來保障的；一種是應對型計劃，只能有個基本框架分析、各種力量消長的預測分析，然後做出一個大概的演化趨勢預測，然後基於這種預測安排預案和應對指導原則。

如果是確定性的環境，同時有著足夠強大的力量，自然可以採取第一種計劃；如果沒有決定性的力量，如果是在一個不確定的環境中，只能是第二種計劃。可第二種計劃就不是用來操作的而是用來做指導的。

面對不確定性，ai能力有限，計劃經濟同樣無能為力。

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